Du er her: Forsiden » Hav » Gabriel: Grupperte data fra en CTD

Gabriel: Grupperte data fra en CTD

For å forstå store tallmengder fra naturen må vi ofte bruke statistikk. I denne oppgaven skal vi bruke temperaturmålinger fra Gabriel til å regne på Grupperte data.

Et CTD instrument går gjennom isen for å måle havets egenskaper. Foto: Paul Dodd, Norsk Polarinstitutt.

Et CTD instrument går gjennom isen for å måle havets egenskaper. Foto: Paul Dodd, Norsk Polarinstitutt.

a) Last inn målinger av vanntemperatur i overflaten fra Gabriel for hvert dykk i en hel uke HER

Valg 1: «Vanntemperatur»
Valg 2: «Alle data i perioden»
Valg 3:  «06.20.07.2016-06.27.07.2016» (TT.DD.MM.ÅÅÅÅ)
Valg 4: «-0.5m»

Du vil nå få opp en .txt-fil med flere kolonner nedover (kolonner går nedover og rader går bortover). Kopier alle kolonner og rader i et nytt Excel ark.  Er målingene diskrete eller kontinuerlige variabler?

Dersom du er i tvil hvordan du last ned data og kopierer data inn i Excel kan du se DENNE videoen.

b) For å oppnå en mer oversiktlig og informativ fremstilling av innhentet datasett, er det vanlig å gruppere tallmaterialet. Følg steg for steg følgende fremgangsmåte for gruppering av oseanografiske data:

  • Bestem maksimum og minimum.
    Finn minste og største observasjons verdi
  • Del inn i k-klasser.
    Vi deler temperaturområdet inn i k-klasser med like brede klasseintervaller. La klasseintervallene ha en bredde som tilsvarer 2 grader celsius. Klassene må ikke overlappe hverandre, og til sammen må klassene dekke alle verdiene fra maksimum til minimum.
  • Lag en frekvens – tabell
    Tabellen skal inneholde følgende kolonner:

    • Klasseintervall
    • Klassemidtpunkt
    • Frekvens
    • Relativ frekvens
    • Kumalativ frekvens
    • Relativ kumulativ frekvens
    • \({m_i * f_i} \)
    • \({m_i^2 * f_i}\)

c) Bruk følgende formler til å finne gruppert middelverdi og gruppert standardavvik:

Gruppert middelverdi: \( {\bar{x}_g=\frac{1}{n}\displaystyle\sum_{i=1}^{k}m_i*f_i }\)

Gruppert standardavvik: \({ s_g= \sqrt{\frac{1}{n}\displaystyle\sum_{i=1}^{k}(m_i-\bar{x}_g)^2f_i}} \)

d) Lag et relativ frekvens-histogram for dataene du grupperte i forrige oppgave.

e) Last inn nye målinger av vanntemperatur og saltholdighet fra et bestemte dykk (vertikale profil).

Fil 1:
Valg 1: «Vanntemperatur»
Valg 2: «Alle data i perioden»
Valg 3:  «06.20.07.2016-09.20.07.2016» (TT.DD.MM.ÅÅÅÅ)
Valg 4: «Alle dyp»

Fil 2:
Valg 1: «Saltholdighet»
Valg 2: «Alle data i perioden»
Valg 3:  «06.20.07.2016-09.20.07.2016» (TT.DD.MM.ÅÅÅÅ)
Valg 4: «Alle dyp»

Kopier begge radene av salt og temperatur inn i et Excel ark. For hvert av de to dykkene se på temperatur og saltholdighet som hører sammen og plot disse i ett punktdiagram der temperaturen tilsvarer x-aksen og saltholdigheten tilsvarer y-aksen. Vi kaller et slikt diagram for et T-S plot og det blir mye brukt av havforskere for å studere vannmasser.

f) Gjenta oppgave e) men isteden for å bare laste inn en profil last inn gjennomsnittlige døgnprofiler for 7 dager. Plot alle temperatur og saltholdighet målinger i samme T-S plot der temperaturen tilsvarer x-aksen og saltholdigheten tilsvarer y-aksen.

Fil 1:
Valg 1: «Vanntemperatur»
Valg 2: «Døgnmiddel» (Gjennomsnitt av alle profiler i løpet av et døgn)
Valg 3:  «06.20.07.2016-06.27.07.2016» (TT.DD.MM.ÅÅÅÅ)
Valg 4: «Alle dyp»

Fil 2:
Valg 1: «Saltholdighet»
Valg 2: «Døgnmiddel» (Gjennomsnitt av alle profiler i løpet av et døgn)
Valg 3:  «06.20.07.2016-06.27.07.2016» (TT.DD.MM.ÅÅÅÅ)
Valg 4: «Alle dyp»

g) Kan du se et mønster i punktdiagrammet du laget i oppgave f) ? Kan du se noe korrelasjon eller gjette en r-verdi?

Illustrasjon av korrelasjonskoeffisienter. Figur: Morven Muilwijk.

Illustrasjon av korrelasjonskoeffisienter. Figur: Morven Muilwijk.

 

Bilde på fremsiden: CTD sett nedenfra som går gjennom et hull i isen. Foto: Norsk Polarinstitutt, Paul Dodd.

Vedlegg

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *